MPI入门：理解散发操作MPI_Scatterv

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"散发(MPI_Scatterv)是Message Passing Interface (MPI)教程中的一个重要概念，它属于MPI的聚合通信类别。MPI是一种标准的并行编程接口，广泛用于高性能计算领域，特别是在分布式内存并行计算机上。本教程旨在介绍MPI的基本知识，以便程序员能够有效地利用这种工具进行并行编程。 预备知识部分首先概述了并行计算的概念，包括其目标（如减少计算时间和扩展计算规模）、并行机上的任务分解和子任务并行执行，以及并行计算涉及的多个层面，如并行计算机体系结构、并行算法、程序设计等。并行计算的基础条件包括并行计算机的存在、应用问题的并行度以及有效的并行编程。 并行计算机体系结构是理解MPI的关键，主要包括共享存储型（如UMA和NUMA）和分布式存储型（如DSM）。UMA模型支持均匀访问内存，所有处理器能平等地访问全局存储，而NUMA模型则有内存局部性，不同处理器访问不同内存的速度可能不同。DSM模型中，每个节点有自己的内存，只能本地访问，跨节点通信通常通过消息传递进行。 MPI的基础知识包括点对点通信（如发送和接收）、聚合通信（如Scatter和Gather操作，其中Scatterv是变长版本，适合向不同接收者发送不同大小的数据块），以及数据类型、进程组与通信器的管理。此外，了解拓扑结构有助于设计高效的通信路径，而并行I/O（I/O在并行环境中）是另一个重要的考虑因素，因为数据交换可能涉及大量的I/O操作。 在教学过程中，会参考张林波等人的《并行计算导论》、莫则尧等人的《消息传递并行编程环境MPI》以及都志辉等人的《高性能计算之并行编程技术》等教材，这些著作深入讲解了MPI的具体用法和实践技巧。学习MPI不仅是掌握一种通信手段，更是理解和应用并行计算思想的重要途径。 散发(MPI_Scatterv)操作是MPI教程中一个实用且基础的技能，它在实际并行程序设计中发挥着至关重要的作用，尤其是在处理大量数据的分发和处理场景。熟练掌握MPI有助于程序员构建高效的并行程序，提高计算性能和解决大规模问题的能力。"

Python库 | mpi_map-0.1.0.tar.gz

2022-03-11 上传
Python库mpi_map-0.1.0.tar.gz是一款基于Python的并行计算工具，它提供了在多处理器系统上高效地并行处理数据的功能。这个压缩包包含了一个版本为0.1.0的mpi_map库，它允许开发者利用Message Passing Interface (MPI...

DWT.rar_MPI_S-Transform_mpi dwt_visual c_wavelet mpi

2022-09-22 上传
标题中的"DWT.rar_MPI_S-Transform_mpi_dwt_visual_c_wavelet_mpi"暗示了这是一个关于离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）的项目，其中包含了使用MPI（Message Passing Interface）进行并行计算的实现...

Python库 | mpi_map-1.0.17.tar.gz

2022-03-06 上传
Python库mpi_map是用于并行计算的一个工具，它基于Message Passing Interface (MPI)协议，使得在多处理器系统或分布式计算环境中能有效地进行数据处理。MPI（Message Passing Interface）是一种标准，用于编写可以在...

用MPI_Scatterv和MPI_Gatherv计算矩阵乘法

2023-06-12 上传
好的，下面是使用MPI_Scatterv和MPI_Gatherv来计算矩阵乘法的示例代码： ```c #include #include #include <mpi.h> #define MATRIX_SIZE 4 int main(int argc, char* argv[]) { int rank, size; MPI_Init(&...

利用MPI_Scatterv判断数组中质数

2023-06-12 上传
MPI_Scatterv(a, counts, displs, MPI_INT, sub_a, counts[rank], MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); int *sub_primes = (int *) malloc(counts[rank] * sizeof(int)); for (int i = 0; i [rank]; ++i) { sub_...

请帮我修改这段代码的内存访问错误：#include <mpi.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> int main(){ int rank, size; double starttime, endtime;//时间戳 int send_size=125;//125,1250,12500对应1kb、10kb、100kb信息 MPI_Init(0, 0); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); if (rank == 0) { // 初始化烫手山芋 char potato; potato=(char)malloc(send_sizesizeof(char));//分配内存空间 for(int i=0;i<send_size;i++){ potato[i]='a'; } // 发送烫手山芋给进程1 starttime = MPI_Wtime(); MPI_Send(&potato, send_size, MPI_CHAR, 1, 0, MPI_COMM_WORLD); printf("%f时,进程%d将烫手山芋发送给进程%d\n",starttime, rank, rank + 1); // 接收烫手山芋从最后一个进程 MPI_Recv(&potato, send_size, MPI_CHAR, size - 1, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE); endtime=MPI_Wtime(); printf("%f时，进程%d从进程%d接收到烫手山芋\n", endtime,rank, size - 1); free(potato); } else { // 接收烫手山芋从上一个进程 char potato; potato=(char)malloc(send_sizesizeof(char));//分配内存空间 MPI_Recv(&potato, send_size, MPI_CHAR, rank - 1, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE); endtime=MPI_Wtime(); printf("%f时，进程%d从进程%d接收到烫手山芋\n", endtime,rank, rank - 1); // 传递烫手山芋到下一个进程 starttime = MPI_Wtime(); MPI_Send(&potato, send_size, MPI_CHAR, (rank + 1) % size, 0, MPI_COMM_WORLD); printf("%f时,进程%d将烫手山芋传递给进程%d\n",starttime, rank, (rank + 1) % size); free(potato); } MPI_Finalize(); }

2023-06-10 上传
`和`MPI_Recv(potato, send_size, MPI_CHAR, size - 1, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);`。 4. 在接收完数据后，应该释放内存空间。修改为`free(potato);`。 修改后的代码如下： ``` #include <mpi.h> #...

改进以下代码：#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <mpi.h> #define N 4000 #define TAG 0 void merge(int arr[], int l, int m, int r) { int i, j, k; int n1 = m - l + 1; int n2 = r - m; int L[4000], R[4000]; for (i = 0; i < n1; i++) L[i] = arr[l + i]; for (j = 0; j < n2; j++) R[j] = arr[m + 1 + j]; i = 0; j = 0; k = l; while (i < n1 && j < n2) { if (L[i] <= R[j]) { arr[k] = L[i]; i++; } else { arr[k] = R[j]; j++; } k++; } while (i < n1) { arr[k] = L[i]; i++; k++; } while (j < n2) { arr[k] = R[j]; j++; k++; } } void mergeSort(int arr[], int l, int r) { if (l < r) { int m = l + (r - l) / 2; mergeSort(arr, l, m); mergeSort(arr, m + 1, r); merge(arr, l, m, r); } } int main(int argc, char** argv) { int rank, size; int i, j, k; int A[N], B[N]; int block_size, start, end; double start_time, end_time; MPI_Status status; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); block_size = N / size; start = rank * block_size; end = start + block_size - 1; if (rank == size - 1) { end = N - 1; } if (rank == 0) { printf("Generating random array...\n"); for (i = 0; i < N; i++) { A[i] = rand() % 100000; } printf("Sorting array...\n"); } MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); start_time = MPI_Wtime(); MPI_Scatter(A, block_size, MPI_INT, &B[start], block_size, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); mergeSort(B, start, end); for (i = 0; i < size; i++) { if (rank == i) { MPI_Send(&B[start], block_size, MPI_INT, (rank + 1) % size, TAG, MPI_COMM_WORLD); } else if (rank == (i + 1) % size) { MPI_Recv(&B[start], block_size, MPI_INT, i, TAG, MPI_COMM_WORLD, &status); } } MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); end_time = MPI_Wtime(); if (rank == 0) { printf("Writing result to file...\n"); FILE* fp; errno_t err; err = fopen_s(&fp, "sorted_array.txt", "w"); for (i = 0; i < N; i++) { fprintf(fp, "%d\n", B[i]); } fclose(fp); printf("Done!\n"); printf("Time used: %.6f seconds\n", end_time - start_time); } MPI_Finalize(); return 0; }

2023-05-30 上传
MPI_Scatter(A, block_size, MPI_INT, B, block_size, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); mergeSort(B, 0, block_size - 1); for (i = 0; i ; i++) { if (rank == i) { MPI_Send(B, block_size, MPI_INT, (rank +...

mpi_enc_test怎么用

2023-06-12 上传
mpi_enc_test是一个测试工具，用于测试平台是否支持硬件加速的视频编码。具体使用方法如下： 1. 在终端中输入以下命令，查看mpi_enc_test的帮助文档： ``` mpi_enc_test --help ``` 2. 根据需要修改测试参数，...

ot_vo_hdmi_param hdmi_param = { 0 }; /* set interface param */ if (g_vo_hdmi_rgb_mode == TD_TRUE) { ss_mpi_vo_get_hdmi_param(vo_config->vo_dev, &hdmi_param); hdmi_param.csc.csc_matrix = OT_VO_CSC_MATRIX_BT709FULL_TO_RGBFULL; ss_mpi_vo_set_hdmi_param(vo_config->vo_dev, &hdmi_param); }

2023-05-17 上传
然后，判断当前是否为 RGB 模式，如果是，就调用了 `ss_mpi_vo_get_hdmi_param` 函数获取 HDMI 参数，并将 `hdmi_param.csc.csc_matrix` 设置为 `OT_VO_CSC_MATRIX_BT709FULL_TO_RGBFULL`，即将 BT.709 Full 转换为 ...

MPI_Comm_split(MPI_COMM_WORLD, col_color, col_key, &col_comm); MPI_Comm_split(MPI_COMM_WORLD, row_color, row_key, &row_comm); MPI_Type_vector(n, block_size, n, MPI_DOUBLE, &col_type); MPI_Type_commit(&col_type); MPI_Type_vector(block_size, n, n, MPI_DOUBLE, &row_type); MPI_Type_commit(&row_type); MPI_Scatter(&B[0][0], 1, col_type, &B_col[0][0], block_size * n, MPI_DOUBLE, 0, row_comm);散播时，mpi似乎没有将每列发送给对应进程，因为地址不在下一列开始，如何解决？

2023-06-03 上传
从您提供的代码来看，您已经使用了 `MPI_Type_vector()` 函数来创建一个自定义的数据类型 `col_type` 和 `row_type`，用于将矩阵 `B` 的列和行发送到不同的进程中。但是，在使用 `MPI_Scatter()` 函数进行散播时，您...
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